Flink：将文件与kafka流连接

我有一个问题我真的无法弄清楚。 所以我有一个 kafka 流，其中包含一些如下数据：

{"adId":"9001", "eventAction":"start", "eventType":"track", "eventValue":"", "timestamp":"1498118549550"}

我想用另一个值“bookingId”替换“adId”。 该值位于 csv 文件中，但我无法真正弄清楚如何让它工作。

这是我的映射 csv 文件：

9001;8
9002;10

所以我的输出理想情况下是这样的

{"bookingId":"8", "eventAction":"start", "eventType":"track", "eventValue":"", "timestamp":"1498118549550"}

该文件每小时至少刷新一次，因此它应该会获取对其所做的更改。

我目前的代码对我不起作用：

final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(30000); // create a checkpoint every 30 seconds
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);

DataStream<String> adToBookingMapping = env.readTextFile(parameters.get("adToBookingMapping"));

DataStream<Tuple2<Integer,Integer>> input = adToBookingMapping.flatMap(new Tokenizer());

//Kafka Consumer
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", parameters.get("bootstrap.servers"));
properties.setProperty("group.id", parameters.get("group.id"));

FlinkKafkaConsumer010<ObjectNode> consumer = new FlinkKafkaConsumer010<>(parameters.get("inbound_topic"), new JSONDeserializationSchema(), properties);

consumer.setStartFromGroupOffsets();

consumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);

DataStream<ObjectNode> logs = env.addSource(consumer);

DataStream<Tuple4<Integer,String,Integer,Float>> parsed = logs.flatMap(new Parser());

// output -> bookingId, action, impressions, sum
DataStream<Tuple4<Integer, String,Integer,Float>> joined = runWindowJoin(parsed, input, 3);


public static DataStream<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>> runWindowJoin(DataStream<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>> parsed,
      DataStream<Tuple2<Integer, Integer>> input,long windowSize) {

  return parsed.join(input)
          .where(new ParsedKey())
          .equalTo(new InputKey())
          .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.of(windowSize, TimeUnit.SECONDS)))
          //.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(30000)))
          .apply(new JoinFunction<Tuple4<Integer, String, Integer, Float>, Tuple2<Integer, Integer>, Tuple4<Integer, String, Integer, Float>>() {

              private static final long serialVersionUID = 4874139139788915879L;

              @Override
              public Tuple4<Integer, String, Integer, Float> join(
                              Tuple4<Integer, String, Integer, Float> first,
                              Tuple2<Integer, Integer> second) {
                  return new Tuple4<Integer, String, Integer, Float>(second.f1, first.f1, first.f2, first.f3);
              }
          });
}

该代码仅运行一次，然后停止，因此它不会使用 csv 文件转换 kafka 中的新条目。关于如何使用 csv 文件中的最新值处理来自 Kafka 的流，有什么想法吗？

亲切的问候，

黑暗统治

您的目标似乎是将流数据与缓慢变化的目录（即侧面输入）结合起来。我不认为join操作在这里很有用，因为它不跨窗口存储目录条目。此外，文本文件是有界输入，其行被读取一次。

考虑使用connect创建连接的流，并将目录数据存储为托管状态以执行查找。运算符的并行度需要为 1。

您可以通过研究“侧面输入”、查看人们今天使用的解决方案来找到更好的解决方案。看FLIP-17 https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-17+Side+Inputs+for+DataStream+API and Dean Wampler 在 Flink Forward 上的演讲 https://youtu.be/BzCEYGm1-e4?t=22m6s.